买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于多维度特征学习与特征聚焦的恶意命令行检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119918012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510346012.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多维度特征学习与特征聚焦的恶意命令行检测方法是由朱添田;范智超;陈铁明;吕明琪设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度特征学习与特征聚焦的恶意命令行检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全和机器学习技术领域，公开了一种基于多维度特征学习与特征聚焦的恶意命令行检测方法，包括对待检测命令行的参数输出高维特征；将基础特征分别输入多个带动态膨胀率的膨胀卷积得到多个分支特征；将分支特征与基础特征进行融合得到初步融合特征；采用激活函数根得到层级渐进式融合特征；对层级渐进式融合特征进行自适应平均池化操作；采用多层感知器提取注意力权重，将注意力权重与层级渐进式融合特征进行融合，得到聚焦特征；对所有聚焦特征进行加权融合，得到最终的命令行特征，利用检测模型学习命令行特征，输出检测结果，所述检测结果为恶意命令行或正常命令行。本发明全面有效提取命令行参数的特征，提升命令行检测精度。

本发明授权基于多维度特征学习与特征聚焦的恶意命令行检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度特征学习与特征聚焦的恶意命令行检测方法，其特征在于，所述基于多维度特征学习与特征聚焦的恶意命令行检测方法，包括： 采用CharBERT模型对待检测命令行的参数输出高维特征； 基于注意力掩码机制根据高维特征得到基础特征，将基础特征分别输入多个带动态膨胀率的膨胀卷积，得到多个分支特征； 针对每一个分支特征，将分支特征与基础特征进行融合得到初步融合特征； 采用激活函数根据初步融合特征输出动态权重系数，并基于动态权重系数对所有初步融合特征进行加权融合，得到层级渐进式融合特征； 对层级渐进式融合特征进行自适应平均池化操作，生成不同维度的池化特征； 针对每一维度的池化特征，采用多层感知器提取注意力权重，并将注意力权重与层级渐进式融合特征进行融合，得到每一维度的聚焦特征； 对所有维度的聚焦特征进行加权融合，得到最终的命令行特征，利用检测模型学习命令行特征，输出检测结果，所述检测结果为恶意命令行或正常命令行； 其中，所述基于注意力掩码机制根据高维特征得到基础特征，包括： 将高维特征输入深度可分离卷积，得到深度卷积特征； 利用激活函数将高维特征转换为注意力掩码； 取深度卷积特征与注意力掩码的相乘结果作为基础特征； 其中，所述注意力权重与层级渐进式融合特征进行融合，得到每一维度的聚焦特征，包括： ； 式中，表示第个维度的聚焦特征，注意力权重融合比例，为层级渐进式融合特征，表示第个维度的注意力权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。